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摘要：航空产业始终是国家战略产业之一，具有关系国家安全和国民经济命脉的战略性地位，其发展水平是衡量一个国家国防实力和经济实力强弱的重要指标。智能制造技术是中国制造2025发展规划要求，是机械制造的发展方向。本文主要研究航空件智能加工系统，研制智能机器人，结合机床加工系统，组建自动化智能航空件加工系统。构建智能加工系统的基本结构和框架，阐述各组成部分功能与作用，对其他加工系统智能化改造发挥示范作用。
关键词：航空件；双臂机器人；运动学；智能加工；在线检测
中图分类号：TP242文献标识码：A
1.引言
我国的航空制造企业，在数字化、信息化等方面已取得了长足的进步。但设备综合利用率不足世界水平的一半，生产效率更低，制造过程无法形成闭环的管控。航空零部件生产件具有多品种小批量、多道工序的特点，需要制造设备具有较高的柔性[1]。目前，环形零件主要采用加工中心来加工，人工辅助上下料，上下料时间较长，影响加工效率；刀具进给及加工工艺通过经验来制定，加工质量不一致，成品率待提高；加工车间虽然拥有几十台国际先进的加工中心，具有国际先进的加工能力，但加工中心功能与型号差别较大，每台设备需要专人管理与编程；成品检测为离线检测，检测速度慢，影响生产效率。
针对上述问题，本文对航空环形件智能制造技术进行研究，组织相应的技术攻关，研发航空件智能制造成套装备和新型自动化装备，实现航空环形件制造过程的智能化，提升航空零部件制造的产品质量和制造效率，为实现我国的航空制造业的智能化做出贡献。
2.智能系统组成
本文研制的航空環形件智能制造系统主要包括以下组成部分：加工机床本体、智能机器人系统、智能工装夹具系统和信息与控制系统。加工机床本体是航空件制造的直接执行机构；智能机器人系统主要由智能双臂机器人构成，它能快速高效精准的给机床上下物料；智能工装夹具系统能实现精准定位和抓取；信息与控制系统能实现在线智能检测。
3.智能加工系统的关键技术
3.1智能双臂机器人技术研究
在本文研究的智能加工系统中，智能双臂机器人技术是其核心技术。智能双臂机器人是仿照人手臂的自由度构成和分配而设计的一种机械臂系统，其具备操作空间大、灵活性高以及协同能力强等特点而被广大学者研究。一般地，单臂机器人只适合于刚性工件的操作，并受制于环境，随着现代工业的发展和科学技术的进步，对于许多任务而言单臂操作是不够的。相对单臂机器人，智能双臂机器人在智能性、系统柔顺性以及适应任务的复杂性上有其独特的优势，它是工业机械臂智能化发展的方向[2-3]。
3.1.1双臂机器人组成结构
本文研究的智能双臂机器人采用SolidWorks进行建模，其模型如图1所示。机械手臂拥有5个自由度，分为基座、腰身、大臂（连杆3）、中臂（连杆4）、小臂（连杆5）、和爪手等结构，以及能够旋转的腰关节、肩关节、肘关节和腕关节。其中，大臂（连杆3）能且只能垂直上下移动。
图1 双臂机器人模型
3.1.2双臂机器人运动学分析
为描述机械抓手在空间的相对位置和姿态，可以在每个关节上建立一个坐标系，利用坐标系之间的转换关系来描述末端抓手的位置。一般采用齐次变换矩阵D-H参数法建立坐标系并推导机械臂的运动方程[4]。
D-H参数法是Denavit和Hartenberg于1955年提出的通过坐标系变换来描述相邻连杆之间平动和转动关系的一种矩阵方法，是机构运动学分析最常见、最简单易行的分析方法。D-H法的四个基本参数包括：关节转角θ表示相邻X轴之间的夹角，关节距离d表示相邻X轴之间的距离，杆长a表示相邻Z轴之间的最小距离，扭转角α表示相邻Z轴之间的夹角[5]。本文以双臂机器人右臂为例，建立坐标系如图2所示。
图2 双臂机器人右臂坐标系
由图2所建坐标系可得对应的D-H参数如表1所示。
表1 D-H参数
连杆n-1坐标系相对连杆n坐标系的齐次变换矩阵为：
（1）
由（1）式知，我们可以从基座开始变换到腰关节，然后从腰关节变换到肩部，再由肩部变换到肩关节，以此类推，最后变换到末端的执行器。末端执行器的坐标系相对于基坐的坐标系的变换矩阵如（2）式所示。
（2）
（2）式中 是姿态矩阵， 是位置矩阵。
结合表1中的D-H参数，经过MATLAB编程计算[6]后可知位置矩阵P的各值如下：
（3）
式中： ，以此类推。
为了校核结果的正确性，将图2所示坐标系的关节变量，即θ1= 0°，θ2=0°，θ3=90°，θ4=0°，θ5=0°代入位置矩阵P，可以求出位置矢量为：
（4）
（4）式所表示的位置关系与图2坐标系所示位置一致，说明其运动方程是正确的。
3.2在线智能检测技术研究
在线智能检测技术研究主要包括：在线质量检测系统的研究、基于力传感器的机器人保护系统设计、智能质量检测的高精度标定方法研究、工件加工质量检测系统研究和振动与温度在线检测系统设计。
基于工业云技术的智能制造监控软件设计，本文研究的面向智能制造的监控软件系统，架构于工业云基础平台之上，其主要功能包括：
①远程监控装备状态
包括装备的开关机、加工状态、程序/菜单信息等。
②实时获知加工信息
实现生产线实时看板、多设备监控、关键工艺参数监控等。
③装备系统故障智能分析
为故障分析和定位提供大数据基础，并构建模型用于智能分析，提供指导性的诊断意见。 ④生产瓶颈快速定位
基于生产状态大数据，对装备和生产线的整体加工过程进行统计，提供各种分析图表，便于快速定位生产效率上的瓶颈。
⑤工业云系统的架构，大体上分三个层次：感知层、云服务层和应用层。如下图所示：
1）感知层
感知层基于开放的工业通信协议，比如Profibus、CAN、Foundation Fieldbus等，与生产线中的装备、控制系統以及仪器仪表等连接，实时采集现场数据，经过初步的加工处理后，由云数据接入代理模块上传给工业云数据服务平台。
云数据接入代理与工业云数据服务平台之间，可通过互联网远程传递数据，不受生产线空间或地理位置的限制，可将多个生产现场的数据集中到云服务器统一管理。
2）云服务层
云服务层由两部分组成：云服务基础支撑平台和工业云服务平台。
云服务基础支撑平台为工业云服务平台整体提供基础设施和资源，包括：用于高速计算处理的服务器和工作站、用于海量数据存储的大型商用数据库软件、用于快速数据采集和发布的网络基础设施及软件中间件模块等。
工业云服务平台，针对装备制造行业对生产状态监控、效率分析以及故障诊断预警等各方面的需求，开发面向特定行业领域的服务功能模块，以满足不同行业或企业的实际需求，并向企业的MES管理系统开放数据接口。
同时，基于云平台中大数据的优势，可从更高一层次的行政管理角度，对多个生产线或多个企业的生产经营状况进行整体分析，为宏观管理、分析和调控提供数据支撑。
3）应用层
应用层基于B/S架构，向用户提供完善的数据分析能力，包括装备利用率、故障分布等统计图表，可准确地分析出生产瓶颈、预测装备故障趋势。
同时，为方便用户灵活地了解系统运行情况，工业云监控平台向用户提供基于移动终端的软件和服务，用户通过手机、平板电脑等设施，可随时随地接入云平台系统，了解掌握生产线上的实时数据、生产状态和统计分析信息等。
4.结论
本文采用SolidWorks对智能双臂机器人进行建模，并采用D-H参数法建立其运动学模型，通过运动学分析，获得了末端执行器的位姿矩阵，并且通过计算和仿真验证了该位姿矩阵的正确性。
本文研究的面向智能制造的监控软件系统，架构于工业云基础平台之上，能实现远程监控装备状态、实时获知加工信息、装备系统故障智能分析和生产瓶颈快速定位。
本文通过阐述智能航空件加工系统各组成部分的功能与作用，对其他加工系统智能化改造发挥示范作用，通过研制智双臂能机器人，结合机床加工系统，组建自动化智能航空件加工系统，为航空环形件制造过程的智能化以及航空件智能制造成套装备的研发提供理论基础。
参考文献：
[1]孟光.航天航空智能制造技术与装备发展战略研究[M].上海：上海科学技术出版社，2017.10
[2]周骥平，颜景平，陈文家.双臂机器人研究的现状与思考[J].机器人，2001，20（32）：175-176
[3]张涛.机器人引论[M].北京：机械工业出版社，2010.4：23-28
[4]寇彦芸，万熠，赵修林.地震救援双臂机器人结构设计与运动学分析[J].机械设计与制造，2016，10：143-145
[5]孙野，殷凤龙，王香丽.六自由度机械臂运动学及工作空间分析[J].机床与液压，2015，43（3）：77-78
[6]戴凤智，张鸿涛，康奇家.用MATLAB玩转机器人[M].北京：化学工业出版社，2017.2
作者简介
1.王芝桥，男，学士。航空发动机产品制造。
2.张兴刚，男，硕士。研究领域为双臂机器人智能应用技术。
基金项目：沈阳市科技计划项目，项目编号：F16-024-0-00.
关键词：航空件；双臂机器人；运动学；智能加工；在线检测
中图分类号：TP242文献标识码：A
1.引言
我国的航空制造企业，在数字化、信息化等方面已取得了长足的进步。但设备综合利用率不足世界水平的一半，生产效率更低，制造过程无法形成闭环的管控。航空零部件生产件具有多品种小批量、多道工序的特点，需要制造设备具有较高的柔性[1]。目前，环形零件主要采用加工中心来加工，人工辅助上下料，上下料时间较长，影响加工效率；刀具进给及加工工艺通过经验来制定，加工质量不一致，成品率待提高；加工车间虽然拥有几十台国际先进的加工中心，具有国际先进的加工能力，但加工中心功能与型号差别较大，每台设备需要专人管理与编程；成品检测为离线检测，检测速度慢，影响生产效率。
针对上述问题，本文对航空环形件智能制造技术进行研究，组织相应的技术攻关，研发航空件智能制造成套装备和新型自动化装备，实现航空环形件制造过程的智能化，提升航空零部件制造的产品质量和制造效率，为实现我国的航空制造业的智能化做出贡献。
2.智能系统组成
本文研制的航空環形件智能制造系统主要包括以下组成部分：加工机床本体、智能机器人系统、智能工装夹具系统和信息与控制系统。加工机床本体是航空件制造的直接执行机构；智能机器人系统主要由智能双臂机器人构成，它能快速高效精准的给机床上下物料；智能工装夹具系统能实现精准定位和抓取；信息与控制系统能实现在线智能检测。
3.智能加工系统的关键技术
3.1智能双臂机器人技术研究
在本文研究的智能加工系统中，智能双臂机器人技术是其核心技术。智能双臂机器人是仿照人手臂的自由度构成和分配而设计的一种机械臂系统，其具备操作空间大、灵活性高以及协同能力强等特点而被广大学者研究。一般地，单臂机器人只适合于刚性工件的操作，并受制于环境，随着现代工业的发展和科学技术的进步，对于许多任务而言单臂操作是不够的。相对单臂机器人，智能双臂机器人在智能性、系统柔顺性以及适应任务的复杂性上有其独特的优势，它是工业机械臂智能化发展的方向[2-3]。
3.1.1双臂机器人组成结构
本文研究的智能双臂机器人采用SolidWorks进行建模，其模型如图1所示。机械手臂拥有5个自由度，分为基座、腰身、大臂（连杆3）、中臂（连杆4）、小臂（连杆5）、和爪手等结构，以及能够旋转的腰关节、肩关节、肘关节和腕关节。其中，大臂（连杆3）能且只能垂直上下移动。
图1 双臂机器人模型
3.1.2双臂机器人运动学分析
为描述机械抓手在空间的相对位置和姿态，可以在每个关节上建立一个坐标系，利用坐标系之间的转换关系来描述末端抓手的位置。一般采用齐次变换矩阵D-H参数法建立坐标系并推导机械臂的运动方程[4]。
D-H参数法是Denavit和Hartenberg于1955年提出的通过坐标系变换来描述相邻连杆之间平动和转动关系的一种矩阵方法，是机构运动学分析最常见、最简单易行的分析方法。D-H法的四个基本参数包括：关节转角θ表示相邻X轴之间的夹角，关节距离d表示相邻X轴之间的距离，杆长a表示相邻Z轴之间的最小距离，扭转角α表示相邻Z轴之间的夹角[5]。本文以双臂机器人右臂为例，建立坐标系如图2所示。
图2 双臂机器人右臂坐标系
由图2所建坐标系可得对应的D-H参数如表1所示。
表1 D-H参数
连杆n-1坐标系相对连杆n坐标系的齐次变换矩阵为：
（1）
由（1）式知，我们可以从基座开始变换到腰关节，然后从腰关节变换到肩部，再由肩部变换到肩关节，以此类推，最后变换到末端的执行器。末端执行器的坐标系相对于基坐的坐标系的变换矩阵如（2）式所示。
（2）
（2）式中 是姿态矩阵， 是位置矩阵。
结合表1中的D-H参数，经过MATLAB编程计算[6]后可知位置矩阵P的各值如下：
（3）
式中： ，以此类推。
为了校核结果的正确性，将图2所示坐标系的关节变量，即θ1= 0°，θ2=0°，θ3=90°，θ4=0°，θ5=0°代入位置矩阵P，可以求出位置矢量为：
（4）
（4）式所表示的位置关系与图2坐标系所示位置一致，说明其运动方程是正确的。
3.2在线智能检测技术研究
在线智能检测技术研究主要包括：在线质量检测系统的研究、基于力传感器的机器人保护系统设计、智能质量检测的高精度标定方法研究、工件加工质量检测系统研究和振动与温度在线检测系统设计。
基于工业云技术的智能制造监控软件设计，本文研究的面向智能制造的监控软件系统，架构于工业云基础平台之上，其主要功能包括：
①远程监控装备状态
包括装备的开关机、加工状态、程序/菜单信息等。
②实时获知加工信息
实现生产线实时看板、多设备监控、关键工艺参数监控等。
③装备系统故障智能分析
为故障分析和定位提供大数据基础，并构建模型用于智能分析，提供指导性的诊断意见。 ④生产瓶颈快速定位
基于生产状态大数据，对装备和生产线的整体加工过程进行统计，提供各种分析图表，便于快速定位生产效率上的瓶颈。
⑤工业云系统的架构，大体上分三个层次：感知层、云服务层和应用层。如下图所示：
1）感知层
感知层基于开放的工业通信协议，比如Profibus、CAN、Foundation Fieldbus等，与生产线中的装备、控制系統以及仪器仪表等连接，实时采集现场数据，经过初步的加工处理后，由云数据接入代理模块上传给工业云数据服务平台。
云数据接入代理与工业云数据服务平台之间，可通过互联网远程传递数据，不受生产线空间或地理位置的限制，可将多个生产现场的数据集中到云服务器统一管理。
2）云服务层
云服务层由两部分组成：云服务基础支撑平台和工业云服务平台。
云服务基础支撑平台为工业云服务平台整体提供基础设施和资源，包括：用于高速计算处理的服务器和工作站、用于海量数据存储的大型商用数据库软件、用于快速数据采集和发布的网络基础设施及软件中间件模块等。
工业云服务平台，针对装备制造行业对生产状态监控、效率分析以及故障诊断预警等各方面的需求，开发面向特定行业领域的服务功能模块，以满足不同行业或企业的实际需求，并向企业的MES管理系统开放数据接口。
同时，基于云平台中大数据的优势，可从更高一层次的行政管理角度，对多个生产线或多个企业的生产经营状况进行整体分析，为宏观管理、分析和调控提供数据支撑。
3）应用层
应用层基于B/S架构，向用户提供完善的数据分析能力，包括装备利用率、故障分布等统计图表，可准确地分析出生产瓶颈、预测装备故障趋势。
同时，为方便用户灵活地了解系统运行情况，工业云监控平台向用户提供基于移动终端的软件和服务，用户通过手机、平板电脑等设施，可随时随地接入云平台系统，了解掌握生产线上的实时数据、生产状态和统计分析信息等。
4.结论
本文采用SolidWorks对智能双臂机器人进行建模，并采用D-H参数法建立其运动学模型，通过运动学分析，获得了末端执行器的位姿矩阵，并且通过计算和仿真验证了该位姿矩阵的正确性。
本文研究的面向智能制造的监控软件系统，架构于工业云基础平台之上，能实现远程监控装备状态、实时获知加工信息、装备系统故障智能分析和生产瓶颈快速定位。
本文通过阐述智能航空件加工系统各组成部分的功能与作用，对其他加工系统智能化改造发挥示范作用，通过研制智双臂能机器人，结合机床加工系统，组建自动化智能航空件加工系统，为航空环形件制造过程的智能化以及航空件智能制造成套装备的研发提供理论基础。
参考文献：
[1]孟光.航天航空智能制造技术与装备发展战略研究[M].上海：上海科学技术出版社，2017.10
[2]周骥平，颜景平，陈文家.双臂机器人研究的现状与思考[J].机器人，2001，20（32）：175-176
[3]张涛.机器人引论[M].北京：机械工业出版社，2010.4：23-28
[4]寇彦芸，万熠，赵修林.地震救援双臂机器人结构设计与运动学分析[J].机械设计与制造，2016，10：143-145
[5]孙野，殷凤龙，王香丽.六自由度机械臂运动学及工作空间分析[J].机床与液压，2015，43（3）：77-78
[6]戴凤智，张鸿涛，康奇家.用MATLAB玩转机器人[M].北京：化学工业出版社，2017.2
作者简介
1.王芝桥，男，学士。航空发动机产品制造。
2.张兴刚，男，硕士。研究领域为双臂机器人智能应用技术。
基金项目：沈阳市科技计划项目，项目编号：F16-024-0-00.